AI 赋智下分层教学模式对英语薄弱生教学实践研究

目前高中英语教学中学生水平存在差异的情况比较常见，薄弱生尤其突出。传统的“一刀切”教学模式不能满足其个性化需求，从而导致学习的差距进一步拉大。随着人工智能技术渗透教育领域，AI 赋智的分层教学模式凭借精准诊断、动态调整与资源适配的能力为薄弱生转化带来了新的契机。文章就该模式在高中英语教学上的实践探究做分析，研究它如何冲破传统模式限制，促使薄弱学生达成有效提升。

一、AI 赋能，动态分层实现弹性成长

AI 技术通过整合课堂互动频率、作业完成质量、测试成绩的波动等多维度学习数据，来构建学生能力动态模型。系统根据模型生成分层建议，教师结合教学经验做微调后确定层级[1]。分层标准会根据学生的学习进程实时调整，学困生在进步时可以升到较高层次，在阶段性遇到困难时也可以暂时回到基础层巩固。这个弹性机制既保护了学生的学习信心又激励了学生的挑战欲望，使得分层成为成长的促进工具而不再是对学生加以限制的一种标签。

例如，在教学北师大版必修一 UNIT 2LESSON 3 “RUNNING ANDFITNESS”时，教师通过“智学网”AI 教学平台开展动态分层教学。课前，平台根据学生之前的作业、测试数据及课堂互动记录，生成“Exercise andHealth”的能力画像：将学生分为基础层（词汇量小于 800，语法出错率较高、提高层（能理解简单文本但缺乏深度分析）和拓展层（具备批判性思维但表达不够流畅）。课堂上，教师利用教学平台下发了分层任务，基础层的学生使用人工智能语音助手来学习和练习单词“injury”“endurance”的发音和拼写，提升层的学生可以观看由系统自动生成的马拉松训练视频并填充文字复述；而拓展层的学生就可以用 AI 来进行辩论，论点是“Should students do morning runs?”。平台实时监测学生参与度和正确率，基础层学生连续三次正确完成词汇练习，系统会自动将其升为提升层任务；拓展层学生在辩论中出现语法错误，平台会推送“复杂句式修正”微课程。课后，平台根据课堂表现重新调整学生的分层，生成个性化学习路径图，薄弱生可以清楚地看到自己的进步轨迹，增强学习信心。

二、AI 定制，精准推送适配薄弱资源

根据分层结果，AI 系统可以从海量资源库中筛选出与学生当前水平匹配的学习材料。资源适配遵循“最近发展区”的原则：基础薄弱的学生，推送语法碎片化讲解、高频词汇情境记忆等模块；提升需求的学生，提供长难句分析、主题阅读训练等进阶内容。AI 可以根据学习反馈动态调整资源难易度，如果学生连续准确做对基础题的时候，自动推送稍微高的难度题目，保证资源供给始终和能力提升同频共振。

例如，在教学北师大版必修二 UNIT 5LESSON 1“A SEA STORY”时，教师用“翼课网”智能学习系统给薄弱生定制资源。在课前诊断测试中发现： 30% 的学生存在“过去完成时”混淆的问题， 25% 学生不能理解航海日志的语言特点。对词汇薄弱的学生推送“Maritime disaster-related vocabulary”的情景记忆卡，用图片、音频以及例句来加强记忆（比如“The sinking occurred before the rescue personnel arrived.”）；对语法困惑的同学生成“时间轴动画”，直观展现“过去完成时”与“一般过去时”的区别使用方法，并有分级练习。对于有阅读理解障碍的同学，“Nautical Logbook”提供了用不同颜色标注的时间状语、情感词汇、逻辑连接词的范文，附带 AI 读音功能，使学生能够掌握语调和节奏。课后，系统根据学生练习数据动态调整资源难度，比如将“海洋词汇”的“选择正确的释义”练习升级为“用词汇来复述故事”，保证差生逐步突破学习瓶颈。

三、AI 辅助，过程评价驱动薄弱改进

通过语音识别技术评价口音的流利度和准确性，用自然语言处理技术剖析写作中的逻辑问题、错误类型，用注视追踪观察到读书时候的注意分散情况[2]。系统把过程数据变成可视化的报告，精准找出薄弱点。教师据此开展针对性干预，薄弱生可以通过报告了解自己的改进方向，并形成“评价-反馈-提高”的闭环驱动。

例如，在教学北师大版必修三 UNIT 9LESSON 2 “LANGUAGE LEARNING TIPS”时，教师用“科大讯飞智慧课堂”来实施过程性评价。课堂上学生使用平板电脑完成“语言学习策略”的小组讨论，AI 语音识别技术实时转写发言内容，分析语法错误（第三人称单数缺失、时态混淆等）和逻辑漏洞（因果关系不清晰等）。对于学困生，系统自动生成个性化反馈报告：如学生 A 因常常使用简单句而被标记成“表述单一”，系统会推送“复合句构造”微课以及“句式变换”练习；而学生 B 因在发言时脱离了主题而被提示存在“缺少论据连接”，系统也会给出“连词用法手册”和“观点组织模版”。课后，学生交一篇“我的语言学习计划”作文，AI批改系统除了标注拼写、语法错误之外，还会从“内容完整性”“策略可行性”维度打分，生成“改进建议热力图”，直观呈现薄弱环节（比如“时间管理策略描述不清”）。教师根据系统中的数据，给薄弱生设计“一对一”辅导方案：对词汇量不够的学生布置“学习策略词汇专项训练”，对于缺乏计划性的学生提供“每日学习打卡模板”。两周后，系统的复测结果显示， 85% 的薄弱生在“策略使用准确性”、“表达流畅度”方面明显提高。

结论

AI 赋能下的分层教学模式，用技术重新塑造了英语学困生转化的教育逻辑。其核心价值不在于替代老师，而是借助于智能诊断、资源匹配、过程评价为差异化教学提供一个可操作性的实施方案。经实践验证，这种模式能有效的增加差生的学习投入度和知识保持率，但是想要达到好的效果需要老师提高自己的 AI 素养、学校要和家庭之间协同、要保护好教育大数据的道德伦理。今后研究需要探索 AI 和人文关怀融合路径，避免技术理性挤压教育的人文空间，实现“科技为善，教育为人”。

参考文献：

[1]蒋向东.高中数学教学中的分层教学原则及其策略[J].明日,2021(13):0105-0105.

[2]黄红媛.九年级英语阅读教学中分层教学法的融合运用分析[J].明日, 2021(15):0135-0135.